Fondatrice Dedicata a Riumanizzare il Lavoro con l’IA Rivela le Basi Emotive Necessarie per una Integrazione di Successo
Miriam Gilbert è una formatrice sull'IA e la fondatrice di Coincidencity, dove si dedica a riumanizzare il lavoro — tramite l'IA.
Miriam Gilbert
Specialista Integrazione IA & Fondatrice di Coincidencity
I leader come progettisti di sistemi: Il futuro della leadership non è controllare il lavoro, ma progettare il sistema uomo–IA: chiarendo cosa resta umano, cosa viene valorizzato dall’IA e come piccoli team autonomi prendono decisioni più rapide e migliori insieme.
L’intelligenza emotiva alimenta l’adozione dell’IA: La trasformazione dell’IA ha successo meno grazie agli strumenti e più per l'ambiente emotivo. I leader devono affrontare la paura, proteggere l’identità umana, canalizzare l’eccessivo entusiasmo e creare condizioni dove le persone si sentano valorizzate, sicure e allineate in un mondo potenziato dall’IA.
Ridefinire il valore, non l’efficienza: La maggior parte dei programmi di IA fallisce perché rincorre l’automazione o flussi di lavoro più rapidi. Il vero vantaggio deriva dall’uso dell’IA per rimodellare il processo decisionale, riprogettare i flussi di lavoro e costruire culture adattive: cambiare identità, abitudini e comportamenti per liberare nuove forme di valore strategico.
In questa intervista, Miriam spiega come i leader più efficaci stiano passando dal dirigere le attività al progettare sistemi, e perché la chiave del successo dell’IA non siano strumenti migliori, ma ambienti emotivi migliori.
Costruire organizzazioni centrate sull’uomo e pronte per l’IA
Sono Miriam Gilbert, fondatrice di Coincidencity, dove il mio obiettivo è sempre stato quello di #riumanizzareillavoro.
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Il mio background spazia dalle Big Four a un incarico da CFO, offrendomi una profonda conoscenza delle decisioni di alto livello nei consigli di amministrazione e delle realtà che si affrontano guidando una trasformazione sotto pressione. Ho lavorato in diversi settori, gestendo fusioni, ristrutturazioni su larga scala e l’adozione precoce di nuove tecnologie, spesso in momenti in cui velocità e precisione erano fondamentali. Questa esperienza mi ha dato una visione privilegiata sia delle opportunità sia dei punti ciechi che i leader affrontano quando guidano le organizzazioni attraverso il cambiamento.
Come esperta nel guidare le performance di massimo livello, il mio obiettivo è sempre stato quello di allontanare i team dall’approccio “uguale per tutti” alla gestione delle persone, creando invece sistemi, strutture e dinamiche che consentono alle persone di prosperare — e alle performance di decollare.
Dal 2022, aiutiamo le organizzazioni a sfruttare l’IA in modi che rafforzino persone e performance utilizzando questi principi comprovati.
In Coincidencity, ora collaboriamo con leader senior e i loro team per modellare modalità di lavoro aumentate dall’IA che siano più veloci, più allineate e capaci di generare vero valore strategico d’impresa, mantenendo al centro la componente umana.
Come l’IA sta ridefinendo la leadership e il processo decisionale
La leadership in un mondo incentrato sull’IA si sposta dal dirigere il lavoro al progettare il sistema umano–IA.
Il mio stesso cambiamento è stato andare oltre il “Perché lo facciamo?” e chiedermi anche “Quali attività devono restare umane — e quali può davvero gestire l’IA?” Considero la creatività, il giudizio etico, il contesto e la costruzione di relazioni come dominii protetti dell’essere umano, mentre uso l’IA per riconoscere schemi, simulare e effettuare una prima sintesi. Per generare questi scenari con IA, normalmente lavoro con LLM aziendali come OpenAI, Amazon Q, Zoom AI, Anthropic e Gemini.
A livello organizzativo, mettere tutto ciò in pratica vuol dire abbandonare le strutture rigide in favore di team più piccoli e autonomi che possano adattarsi rapidamente. I leader non sono più custodi delle informazioni, ma progettisti di ambienti in cui persone e IA si completano a vicenda. In pratica, significa lasciar perdere l’idea che la gerarchia e più livelli di reportistica portino a decisioni migliori.
Un esempio semplice: invece di richiedere “più report, più in fretta”, il leader definisce la decisione da prendere, specifica le variabili rilevanti, fissa soglie di accettazione e limiti di rischio, e chiede all’IA tre opzioni di scenario con relativi compromessi. Il team poi mette alla prova quelle opzioni nel contesto reale e si impegna in un esperimento breve e pre-concordato. Il risultato non è una presentazione più corposa; è una decisione con la sua motivazione e l’azione successiva.
A livello organizzativo, mettere tutto ciò in pratica vuol dire abbandonare le strutture rigide in favore di team più piccoli e autonomi che possano adattarsi rapidamente. I leader non sono più custodi delle informazioni, ma progettisti di ambienti in cui persone e IA si completano a vicenda.
Come i leader possono usare l’IA per creare chiarezza strategica
Una delle trasformazioni più potenti cui ho assistito è stata l’uso dell’IA nei processi decisionali.
Un team di leadership con cui ho lavorato era bloccato in un ciclo di produzione di sempre più report, sperando che il volume portasse chiarezza. In realtà, questo aveva solo rallentato le decisioni e generato frustrazione.
Abbiamo modificato il processo utilizzando l’IA non per generare più dati, ma per strutturare scelte strategiche migliori. L’impostazione esatta varia a seconda della soluzione IA già presente in azienda — in questo caso si trattava di Copilot. I leader hanno iniziato definendo la decisione cruciale, chiarendo le variabili in gioco e fissando limiti di rischio e accettazione. Da lì, l’IA è stata utilizzata per generare alcuni scenari con i rispettivi compromessi evidenziati. Il team ha poi potuto concentrare le proprie energie sull’analisi di tali scenari, applicando giudizio e allineandosi sulla strada da intraprendere.
Il risultato sono state decisioni più rapide e strategiche — non perché l’IA abbia fornito “la risposta”, ma perché ha creato un modo strutturato per superare il sovraccarico informativo e passare all’azione concreta. Questo cambiamento nel flusso di lavoro ha anche ridotto il rumore per i team a valle, che non dovevano più affannarsi a produrre infiniti deck, e ha rafforzato una cultura in cui l’IA viene vista come partner strategico, non solo come uno strumento di produttività.
Come la comprensione emotiva trasforma la leadership e l'adozione dell'IA
Un momento che ricordo particolarmente è stato lavorare con un team di leadership che aveva investito molto nell'IA, ma era frustrato dal fatto che l'adozione sembrava lenta e frammentaria. L'istinto iniziale era quello di spingere su più formazione, magari con un altro hackathon.
Ma abbiamo scelto un approccio diverso. Invece di definire il successo dell'adozione in base al volume di risultati — o peggio, al numero di accessi all'IA — abbiamo osservato come le persone vivessero l'IA nei loro ruoli quotidiani.
Alcuni si sentivano minacciati, altri non erano sicuri di quanto il loro contributo fosse ancora importante. Alcuni erano frustrati per quelli che vedevano come limiti degli strumenti, mentre altri erano delusi dal fatto che l’IA venisse forzata nei flussi di lavoro senza portare un reale valore strategico. Portando queste emozioni allo scoperto, i leader potevano indagare su ciò che doveva cambiare, rivedere i processi e reinterpretare l'IA non come sostituzione, ma come partner — liberando le persone affinché applicassero giudizio, contesto e creatività dove contava di più.
Diversi cambiamenti si sono verificati come risultato:
- Vari flussi di lavoro sono stati riprogettati per lasciare che l’IA svolgesse le attività di base.
- I KPI di successo sono stati rivisti — passando da una valutazione puramente quantitativa della performance dei compiti a includere anche misure qualitative.
Per me, la rivelazione è stata chiara: l’adozione dell’IA non accelera con maggiore pressione o formazione tecnica. Occorre creare le condizioni emotive affinché le persone si sentano sicure e preziose in un sistema potenziato dall'IA. Questo cambiamento non solo ha modificato il mio modo di guidare gli altri, ma anche come guido me stessa: allineamento e performance sono arrivati naturalmente, una volta affrontato lo strato umano.
Perché i leader hanno bisogno di intelligenza emotiva per guidare i team nella trasformazione con l'IA
Sviluppare ciò che io chiamo "AI-EQ" inizia trattandola come una capacità chiave di IA nella leadership, non come un semplice plus.
Si tratta di come i leader rispondono all’incertezza, di come guidano le persone nei cambiamenti di identità e di come riescono a creare spazio per curiosità e disagio quando l’IA cambia il modo in cui si lavora.
Nella pratica, significa costruire tre cose:
- Consapevolezza — notando dove emozioni come minaccia, resistenza o disillusione emergono nei team.
- Discernimento — chiedendosi cosa deve restare lavoro umano e cosa l’IA può amplificare con affidabilità.
- Ristrutturazione — aiutare le persone a vedere l’IA non come una sostituzione ma come un partner che valorizza giudizio e creatività.
Sviluppo queste capacità nella mia leadership attraverso la riflessione e il lavoro sull’identità, e aiuto gli altri a costruirle tramite i nostri framework sull’IA — pratiche semplici come la definizione di scenari con l’IA, la chiarificazione dei ruoli e conversazioni strutturate per far emergere l’esperienza umana del cambiamento. Usiamo strumenti come futurecasting, pre-mortem, mappatura delle destinazioni, roadmapping, identity mapping, gap analysis, ecc. Ad esempio, combinare futurecasting e analisi pre-mortem ha aiutato un team di ingegneri a realizzare che temevano che l’IA potesse minare la loro identità percepita di “innovatori”.
Lo spostamento è sottile ma potente: una volta che i leader sviluppano l’AI-EQ, i team passano dalla semplice conformità agli strumenti a una vera responsabilizzazione su come l’IA rafforza il loro contributo.
Perché la maggior parte delle trasformazioni IA fallisce — e come i leader possono risolvere
Le organizzazioni spesso trattano l’IA come un modo per far funzionare più velocemente la macchina esistente.
Tutti vengono formati per usarla per i verbali delle riunioni, la stesura delle prime email o per rapporti più rapidi. Utile, certo, ma così non si crea valore strategico né vantaggio competitivo. Se ogni azienda fa lo stesso, il risultato è un’efficienza uniforme e una corsa al ribasso.
È come Blockbuster che costruisce un sito web per mostrare gli orari dei negozi, mentre Netflix si poneva una domanda diversa: “Quale nuovo modello di business rende possibile questa tecnologia?”
Ecco perché tanti programmi IA risultano deludenti. Non è che l’adozione sia bassa — il problema è che "adozione" è l'obiettivo sbagliato e guarda all’orizzonte sbagliato. Misurare gli accessi o contare gli output dà l’illusione di progresso, ma non cambia il business alla radice.
Conta se l’IA viene usata per ridefinire come si crea valore, come i team si allineano e come si prendono decisioni sotto pressione. Questo richiede ai leader di andare oltre l'output e sviluppare l’AI-EQ — la mentalità che distingue ciò che deve restare lavoro umano da ciò che l’IA può potenziare. Insieme ai nostri framework, questo porta i team dal “fare lo stesso, ma più velocemente” al progettare nuovi modi di operare che i concorrenti non possono facilmente copiare.
I framework si basano sulla creazione di tre cambiamenti:
- Un cambiamento di identità: In che modo i membri del team percepiscono il loro contributo di valore?
- Un cambiamento comportamentale: Quali sono i comportamenti che porteranno a risultati di maggior valore?
- Formazione di abitudini: Alleniamo il team affinché i nuovi comportamenti diventino la norma utilizzando prototipi basati sulla scienza comportamentale.
Quando i leader reinterpretano l’IA in questo modo, smettono di rincorrere solo l’efficienza e iniziano a costruire un vantaggio: velocità di allineamento, chiarezza decisionale e capacità di muoversi per primi quando emergono opportunità. È qui che si apre il vero divario, ed è qui che si gioca il futuro della leadership.
Investi nella leadership emergente: persone che si affermano come collegamento tra lo scopo del team e il potenziale dell’IA.
Come i leader possono gestire sia la paura sia l’eccesso di entusiasmo nell’adozione dell’IA
Come sempre accade con un cambiamento o una nuova tecnologia, la resistenza è prevista — paura della sostituzione, scetticismo verso gli strumenti, sono tutte reazioni comuni. Ma non avevo previsto quanto anche le emozioni positive possano creare sfide inaspettate.
Ad esempio, ho lavorato con un team in cui diversi early adopter erano sinceramente entusiasti dell’IA. Sperimentavano in ogni ambito — redigendo documenti, automatizzando passaggi, persino riprogettando parti dei loro flussi di lavoro. Tuttavia, in assenza di un quadro condiviso o di un allineamento alle priorità, il loro entusiasmo si è presto trasformato in frustrazione. Gli esperimenti si accumulavano, ma pochi si traducevano in vero valore, e i colleghi hanno iniziato a ignorare quella che percepivano come “rumore da IA”.
Quell’esperienza mi ha insegnato che guidare con l’AI-EQ non significa solo affrontare la paura; vuol dire anche incanalare l’entusiasmo verso un uso mirato. Aiutando quel team a identificare dove l’IA potesse liberarli per lavori a più alto valore — e dove servissero barriere protettive — il loro entusiasmo è diventato un catalizzatore invece che una distrazione. Quelle barriere sono spesso molto specifiche per ogni cliente. Ad esempio, un cliente ha realizzato una checklist per “ragionare a ritroso” dagli obiettivi aziendali prima di sperimentare con l’IA per risolvere problemi particolari.
La sorpresa è stata capire che ogni risposta emotiva, non solo la resistenza, deve essere riconosciuta e indirizzata se le organizzazioni vogliono che l’IA porti valore duraturo.
Perché i progettisti di sistemi guideranno la prossima era delle organizzazioni potenziate dall’IA
Entro cinque anni, i leader più efficaci saranno giudicati meno in base alle decisioni che prendono e più in base a come progettano le condizioni per prendere decisioni.
In un mondo potenziato dall’IA, il vantaggio non deriverà dall’avere più dati o analisi più rapide — l’IA renderà quel campo di gioco più uniforme. La differenza la faranno i leader capaci di orchestrare il sistema umano–IA: modellando la conversazione su cosa debba rimanere umano, cosa possa essere potenziato e come fondere i due aspetti in qualcosa di superiore a ciascuno da solo.
Questo richiederà un profondo cambiamento nell’identità della leadership. I capi dovranno evolversi da proprietari delle decisioni a definitori del contesto — modellando i framework, i confini e le condizioni emotive che consentano ai team di muoversi rapidamente con l’IA restando tuttavia allineati a scopo e valori.
In pratica, ciò significa che le sale riunioni del futuro non saranno piene di persone concentrate su infinite presentazioni. Né sarà solo automazione fredda. Saranno ambienti in cui la leadership viene democratizzata, le persone pongono domande più mirate, esplorano più scenari e si impegnano in cicli d’azione più brevi. La leadership sarà meno gerarchica e più orientata alla valorizzazione dell’adattabilità su larga scala.
Saranno leader di successo coloro che abbracceranno l’AI-EQ — che comprenderanno non solo le possibilità tecniche dell’IA, ma anche le emozioni umane, le identità e i cambiamenti culturali che essa sprigiona. Sapranno che fiducia, allineamento e scopo sono ciò che trasforma l’IA da semplice strumento a vero vantaggio competitivo.
Come i leader possono navigare la trasformazione dell’IA con fiducia e chiarezza
Pensa a questo come a un momento di immaginazione strategica, non solo di aggiustamento operativo.
Ecco il mio consiglio:
- Per prima cosa, i leader non dovrebbero attendere una “IA perfetta”. Piuttosto, trattate gli strumenti attuali come prototipi per la strategia di domani. Utilizzate le capacità di IA disponibili per esplorare—non per consegnare—avviando esperimenti paralleli che esplorino domande come: “Che tipo di insight potrebbe rimodellare la nostra proposta di valore?” oppure “In che modo un’automazione parziale potrebbe aprire nuovi mercati?” Questi esperimenti non hanno bisogno di scala; hanno bisogno di chiarezza di intenti.
- In secondo luogo, integrate la trasparenza nella progettazione dei flussi di lavoro e dell’IA nel design organizzativo. Coinvolgete il vostro personale nella creazione di questi strumenti—anche a livello di prompt. Quando co-creano domande e modelli di IA, quando vedono le “mani dietro lo strumento”, si costruisce fiducia. E, una volta che la fiducia esiste, l’IA diventa qualcosa che le persone modellano, non qualcosa che subiscono.
- Terzo, investite nella leadership emergente: persone che emergono come collegamento tra lo scopo del team e il potenziale dell’IA. Non sono sempre i vostri manager ufficiali—sono le persone che si chiedono “e se?” attraversando i confini. Individuateli, amplificateli e date loro piccoli incarichi per sperimentare. Non hanno bisogno di politiche dedicate—hanno bisogno di una licenza per testare come potrebbe essere il futuro e riportare ciò che apprendono.
- Infine, cambiate il vostro ritmo. Smettete di pensare a grandi puntate sull’IA che richiedono l’approvazione del consiglio. Iniziate a pensare in micro-cicli significativi — incontri settimanali focalizzati solo su “Cosa ci ha rivelato l’IA sul nostro lavoro, cliente o processo?” Nel tempo, questi piccoli momenti di apprendimento creano profondità nella vostra strategia. Non solo raggiungete i concorrenti—li superate.
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